结构可靠度分析的优化算法

根据结构可靠指标的几何意义，建立了正态随机变量和非正态随机变量下的结构可靠度计算的优化模型，并利用已有的优化方法对其求解方法进行了研究。本文的方法无需对非线性功能函数作线性化近似处理，从而提高了结构可靠度的计算精度，扩大了其适用范围，为结构可靠度分析提供了一种新的思路。     

基于改进的粒子群优化算法的边坡可靠度分析

考虑边坡稳定性受多种随机因素影响,借鉴当前研究成果,尝试建立一种将随机因素和确定因素分别考虑的新的边坡可靠性分析模型,借助演化计算技术之一的粒子群优化算法收敛快和精度高的优点,通过设置影响其收敛速度的惯性因子,提高算法的收敛速度和精度,进行边坡最小可靠度指标的求解,并进行临界滑动面的搜索.研究成果表明,与其它方法比较,该方法具有较高的精确度和实用价值.     

基于粒子群算法的多用途船结构优化

建立了多用途船的舱段有限元模型,利用Matlab调用有限元软件,将粒子群算法（PSO）引入复杂船舶结构的优化中,实现了PSO对复杂船舶结构的优化,取得较好的结果,并与遗传算法的结果进行了对比, 验证了PSO用于复杂船舶结构优化的有效性.     

基于混沌粒子群算法的结构可靠性优化设计

针对基本粒子群算法的早熟问题,充分运用混沌优化与粒子群优化的搜索特性,动态收缩搜索区域,将混沌粒子群算法应用到结构可靠性优化理论,建立结构系统可靠度约束下最小化结构质量的优化模型,提出基于混沌粒子群算法的结构可靠性优化设计方法.利用该优化方法进行框架结构优化设计.研究结果表明:运用所提出的可靠性优化设计所得结果显著优于运用基本粒子群算法和最佳矢量型算法所得结果;该方法易于实现,稳定性好,具有较好的工程实用价值和较强的开发能力.     

粒子群优化算法研究进展

粒子群优化(PSO)算法是一种源于人工生命和演化计算理论的新兴优化技术.其基本思想为:每个粒子被随机的初始化以表示一个可能的解,并在解空间通过更新迭代搜索最优解.PSO的优势在于算法简单,对目标函数要求少,易于实现而又功能强大.目前,已受到演化计算领域的学者们的广泛关注,并提出了许多改进的算法.本文阐述基本粒子群的原理,给出了各种改进的算法,并展望了PSO的发展方向.     

浅谈粒子群优化算法

粒子群优化（PSO）算法是一类随机全局优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。PSO的优势在于简单容易实现而又功能强大。PSO已成为国际演化计算界研究的热点。该文介绍了基本的PSO算法及其应用,并讨论将来可能的研究内容。     

三群协同粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值点、搜索精度低等缺点,提出了一种三群协同粒子群优化算法(TSC-PSO)。搜索时,如果全局极值连续若干代没有改善,粒子未找到全局最优点,就任选某个优群,将其群内粒子和差群粒子交换。仿真结果显示,对一些经典多峰值函数、非凸病态函数,TSC-PSO增强了全局搜索能力,具有比基本PSO更好的优化性能。     

一种新的混合粒子群优化算法

将禁忌搜索思想引入粒子群优化算法中,改进惯性权重,添加罚函数重新构造适应度函数;在此基础上,提出了一种基于禁忌搜索的新的混合粒子群优化算法(NHPSO),通过4个标准测试函数实验,结果表明:NHPSO算法比基本粒子群优化算法(PSO)具有更好的全局寻优能力、更快的收敛速度以及获得更高精度解的能力。     

粒子群优化算法

论述粒子群优化算法(PSO)的基本原理、特点、实现步骤,以及PSO的各种改进技术,包括基于PSO参数的改进技术(主要是惯性权重)、基于遗传算法进化机理的改进技术(受遗传算法启发提出的带交叉算子的PSO、带变异算子的PSO、带选择算子的PSO),以及其他算法融合的改进技术(模拟退火PSO、免疫PSO、混沌PSO),并总结PSO热点研究问题.     

粒子群优化算法的研究

粒子群优化算法算法原理简单，所需参数较少，易于实现，目前已经应用到很多领域。文章阐述了基本PSO的原理，给出了各种改进技术．并展望了PSO的发展方向。     

基于粒子群优化的结构系统识别

研究了使用粒子群优化(PSO)算法进行结构系统识别的方法,该方法的基本思想是将结构系统识别问题描述成一个多峰值非线性非凸的优化问题,通过PSO算法发现系统参数的最优估计.利用该方法在输入输出数据不完备且噪声污染条件下,同时在没有系统质量、刚度等先验信息的情况下对结构系统进行了识别,并与基于遗传算法(GA)的结构系统识别方法进行了比较.数值算例及比较结果表明:PSO方法易于实现且计算时占用资源低,并可以成功地对结构系统进行识别,识别效能十分优越.     

基于可靠度的抗震结构优化设计

考虑结构不同功能失效时损失情况不同这一事实，遵循抗震设计规范的“小震不坏，中震可修，大震不倒”的抗震设计原则，提出了基于不同功能要求的可靠度优化设计方法，计算结果表明，采用此方法可以在概念意义上合理改善结构体系的抗震性能，降低结构在地震作用下的损失。     

基于最大熵原理与最优化方法的隧道衬砌结构可靠度分析

针对隧道衬砌结构参数的随机性、分布的多样性与极限状态功能函数高度非线性的特征,运用最大熵原理对隧道衬砌结构参数进行估计,得到符合实际的参数估计值;然后,根据隧道衬砌结构稳定的极限状态方程,从结构可靠度指标的几何涵义出发,建立其可靠度指标计算的优化数学模型,并运用Microsoft Excel工作表中的规划求解功能得到其可靠度指标.结合工程实际,给出具体算例,且指出提高隧道衬砌结构可靠度的途径.研究结果表明:该方法用于计算工程结构可靠度指标无需将状态函数线性化,不受基本变量维数限制,收敛速度快,计算效率高,且与蒙特卡罗100万次直接抽样法计算结果相比,具有很高的精度,能广泛适用于隧道及地下工程领域的可靠度计算和分析.     

基于改进粒子群算法的独立分量分析

提出一种有效的基于改进的粒子群算法的盲源分离算法.首先引入进化速度和聚集强度来更新粒子群算法中的动态惯性权重w,然后定义基于改进PSO的独立分量分析算法的适应性函数,最后给出算法的具体步骤.实验结果表明,改进的ICA算法可以快速有效地得到BSS的最优解.     

基于樽海鞘群与粒子群混合优化算法的特征选择

针对现有特征选择方法中存在的收敛速度慢和计算效率低等问题,提出了一种基于樽海鞘群与粒子群优化的混合优化(hybrid optimization of salp swarm algorithm and particle swarm optimization,HOSSPSO)特征选择方法,该方法在樽海鞘群算法(salp swarm algorithm,SSA)的基础上,引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO),提高了SSA的收敛速度,改进了探索和开发步骤的效率,增加了解空间更多的灵活性和多样性,使得方法能够迅速获得全局最优值.为了验证算法的性能,在2个实验序列上进行了测试:第一个实验序列使用基准函数,将HOSSPSO与标准SSA、PSO进行了比较;第二个实验序列采用不同的UCI数据集,通过提出的算法确定最佳特征集.实验结果表明,相比于其他优化算法,HOSSPSO的性能更具优势,在多项评估指标中获得较好的效果,能以极少量的特征获得最大的分类精度.     

基于速度变异的粒子群算法

为了改善粒子群优化算法在收敛后期极易陷入局部最优的缺陷,提出了在非线性惯性权重策略粒子群算法的前提下,对陷入局部极值区域的粒子进行位置变异,使得粒子能很好地跳出局部极值区域,并在迭代前期及后期采用不同速度变异策略使处于个体极值点的粒子改变速度,能够有效地提高算法的前期全局搜索能力和后期局部开挖能力。通过4个经典测试函数验证了该算法具有更好的优化性能。     

基于差异演化的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法由于缺乏种群多样性而导致早熟收敛的不利因素.提出了一种把差异演化算法中的后代产生机制引入粒子群优化算法的更新规则中以保持粒子群的种群多样性和加快收敛速度的算法.这种思想能有效改善摆脱极值点的能力.基于几个高维测试函数的试验结果显示,该算法在收敛速度快和精度方面都优于粒子群优化算法.     

一种改进的动态惯性权重粒子群优化算法

针对粒子群算法在寻优过程中容易陷入局部最优,以及难以平衡求精和求泛的能力,提出一种动态惯性权重粒子群优化算法。该算法同时考虑到粒子的进化速度和集聚程度对算法寻优的影响,当粒子集聚程度较高时,增大惯性权值,提高算法的全局搜索能力。为平衡算法全局和局部寻优能力,当进化速度较快时,提高局部搜索能力,以免错过较好的位置。将此算法用于优化4个经典测试函数,实验表明:此算法不仅可以平衡局部和全局的搜索能力,还能提高算法的搜索效率和精度。     

一种基于混沌序列的粒子群优化算法

提出了一种基于混沌思想的粒子群优化算法,它利用粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动遍历性的特点,对于陷入局部极小点的粒子,引入混沌序列重新初始化,从而使惰性粒子能够跳出束缚并快速搜寻到全局最优解.对几个经典函数的测试计算表明,其在收敛速度和精度上均优于标准的PSO算法.